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申请/专利权人：南京工业大学
摘要：本发明公开了一种基于边缘约束的单目红外红外热图像自监督深度估计方法，采用一种基于门控注意力与感受野卷积神经网络结合的网络提取单目红外红外热图像特征及细节，利用图像重建技术，通过比较重建红外热图像和真实红外热图像之间的差异来计算损失；同时使用边缘特征提取网络EdgeNet,在总损失中再添加一种边缘损失EdgeLoss，用于约束预测深度图中的物体的边缘形状；实验结果表明，在昏暗环境下的深度估计方法当中，使用本发明提出的方法可以大幅减少环境光不足的条件下单目红外红外热图像深度估计任务中物体边缘形状模糊的情况的出现，并且使得模型在预测时的深度图中的物体边缘处有更精确的结果。
主权项：1.一种基于边缘约束的单目红外红外热图像自监督深度估计方法，其特征在于：包括以下步骤：1采用门控注意力与卷积神经网络结合的网络结构，即感受野门控注意力卷积神经网络提取红外热图像特征；2采用高斯滤波器与Sobel滤波器串联的过滤器对目标热图像进行过滤，生成真实边缘图；采用EdgeNet对重建图像滤波，生成重建边缘图；用两张边缘特征图之间的差异作为边缘损失EdgeLoss；3提取边缘信息、分割重建图像特征的网络的EdgeNet的结构。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 一种基于边缘约束的单目红外红外热图像自监督深度估计方法
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